經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較

刊登期別
第24卷,第12期,2012年12月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科技專案研發成果
 

※ 經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5936&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/13)
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日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年7月15日指出近年來詐騙案件快速增加,詐欺行為人假冒銀行人員,以電話引導受害者自行完成轉帳或新增收款人等操作。為降低受騙風險,部分銀行在行動應用程式中設計機制,能偵測到使用者操作較高風險的交易時若同時處於通話狀態,便可即時跳出警示或暫停交易。此等做法雖有助於阻詐,惟因涉及個人資料存取,故須符合《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)之規範。 CNIL提醒銀行蒐集通話資訊須取得使用者明確同意,不能僅依賴行動裝置的「電話」權限,亦不得因使用者拒絕同意而限制應用程式之基本使用,僅在如新增收款人、大額轉帳、或轉帳至高風險國家等異常活動操作中才能要求同意,並須提供網站、電話或分行等替代辦理方式。又相關權限請求應在交易操作過程中提出,而非在應用程式安裝時統一要求,安裝前亦應向使用者充分說明。若使用者不同意,仍必須使其能正常查詢帳戶資訊。 此外,在資料處理上須遵循資料最小化原則,僅得蒐集是否進行通話及通話時長之資訊,不得恣意擴大資料蒐集範圍。與此同時,銀行應讓使用者在同意與撤回同意操作上一樣簡便,不得僅引導至手機裝置設定,而應使消費者能在應用程式中直接操作,並清楚告知撤回同意後功能受限範圍及可替代方案。 除利用應用程式進行通話偵測,CNIL建議銀行尚應搭配其他措施,例如在應用程式內定期推送防詐提醒、舉辦宣導活動,或在確認付款時詢問客戶是否正與自稱是「銀行顧問」之人通話。若銀行欲透過應用程式偵測通話狀態來防詐,則須在合法性、必要性、資料最小化以及使用者同意之間取得平衡。

新加坡智慧財產局發布2023年智財調查,分析企業無形資產運用現況

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